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能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨

能源互联网是能源发展的必然趋势。文中从电力市场交易运营数字化转型升级的愿景出发，结合电力市场的数据形态,探讨了大数据采集存储、分析处理以及数据展现等方面的关键技术。提出以“云计算+大中台”的技术路径实现电力市场业务中台、大数据中台、人工智能中台的整合架构体系，并基于能源互联网背景下的电力市场交易业务分析，阐述了电力市场大数据应用的若干业务场景。

  • 2021-06-22
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基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化，振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动，提出一种模型实时辨识自适应控制算法，该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合，利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型，模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真，仿真结果表明，所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法，该控制算法能实现更好的控制性能。最后，将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制，实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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基于随机森林算法的煤层气直井产气量模型

煤层气产量评价和预测是煤层气开发工程决策的关键基础。随机森林算法具有计算量小、精确度高的优点。影响煤层气井产能的参数包含地质参数、工程措施和排采工艺参数。煤储层地质参数分为动态参数和静态参数两个部分。静态地质参数由煤层的本质属性决定，如：煤层埋深、煤层厚度、地应力等；动态地质参数在排采过程中发生动态变化，如储层压力、渗透率等。排采工艺参数多为动态参数，主要受人为调控，如井底流压、套压、动液面深度、冲次、冲程等。当煤层气井完成选址、钻井、水力压裂等条件进入生产阶段，排采工艺参数对其产量影响至关重要。基于随机森林算法，分析了沁水盆地郑村区块15号煤层8口煤层气井的地质参数和排采工艺参数对产气量的影响，计算得到了排采工艺参数对煤层气井产气量影响的重要性指标排序，即流压＞套压＞动液面＞冲次＞冲程＞埋深。将煤层气井最近60 d的生产数据作为产气量预测的测试样本，其余历史生产数据作为学习样本。学习样本经过缺失值处理、异常数据处理后，输入至R语言中，利用随机森林算法对历史产气量进行拟合分析。综合考虑排采工艺参数和历史产气量的动态变化对煤层气井后续日产气量的影响，建立了煤层气井的产量模型。依据随机森林算法的分枝优度准则，预测了不同排采方案下的煤层气井日产气量，将预测值与测试样本进行对比分析。结果显示，日产气量预测值中95％以上的数据与实际产量数据（测试样本）的误差小于5％，这说明基于随机森林算法的煤层气直井产量模型具有较高的拟合及预测精度，为煤层气井产能评价和预测提供了借鉴。

  • 2021-06-21
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智媒语境下网民对AI换脸技术的风险感知研究

“ZAO”和“Deepfake”两款基于深度学习技术的应用程序，激起了人们对AI 换脸技术的广泛参与和讨论，同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问 题反映出智能媒体语境下技术风险的治理体系急需转型。研究以Gooseeker 收集文本数据，并应用Python 计算编程来对文本进行处理和分析。研究发现，网民面对同一种类型化的技术伦理风险会有不同，主要表现为风险感知差异化、话语主题结构差异化、情感倾向差异化。面对智能化时代的技术伦理规制问题，其治理体系应进行思维转变，同时通过数字化素养教育来构建人在技术风险面前的主体性。

  • 2021-06-16
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生态新区智慧化顶层设计及智慧应用场景规划的实施研究

以江苏省某生态新区为例进行智慧新区顶层设计,以 5G 新一代无线通信技术,物联网技术为基础构建新区统一网络, 通过以数字孪生技术为基础构建新区管理大脑,管理大脑通过对人/ 车/ 事/ 地/ 时间等多维度的精准分析赋能智慧全域安全、 智慧交通管理、智慧生态监控、智慧旅游服务等智慧应用场景,实现生态新区的科学化、精细化、智慧化管理.

  • 2021-06-18
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大数据中的丝绸文化情感探析

: 针对丝绸文化演变的数字化观测问题,文章探析大数据中的丝绸文化情感特征与构成,透视新时期丝绸 文化的内涵升级。 利用主题网络爬虫技术采集得到丝绸文化情感的大数据,对情感词词频的统计展示了丝绸文化 正、负情感在“一带一路”倡议影响下的总体走向；对历年丝绸文化情感来源的构成分析,发现了物质性来源的下降 趋势、社会性和精神性来源的上升趋势,揭示了“一带一路” 影响下丝绸文化主导形态的转变和升级。 研究结果表 明,对于新时期丝绸文化发展状态的评估、文化政策制定具有重要参考价值。

  • 2021-06-21
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基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度，提出改进供需优化算法一指数幂乘积基坑变形预测模型（ISDO-EPP模型）。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证，并与基本供需优化（SDO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、蛾群算法（MSA）、粒子群优化（PSO）算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例，通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数，构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明，ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法，具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0．73％、3．36％和1．33％，均优于ISDO-SVM、ISDO—BP模型，表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数，ISDO—EPP模型用于变形预测是可行和有效的。

  • 2021-06-21
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不平行的空间_用户生成内容大数据质量探析

UGC 大数据中有许多前互联网时代难以获取甚至无法获取的资料，并且避免了通过传统方法获取数据的诸多缺陷，因而被作为一种新的资源运用于社会科学研究。开展这类研究，UGC 大数据的质量是必须首先考虑的问题。本文从信息生产特点、信息传播过程、信息检测识别技术等多个角度，对 UGC 大数据质量存在的问题及其形成原因进行探析。研究发现：UGC 大数据存在自身特有的缺陷，网络信息空间并不能完美地映射社会现实空间；将 UGC 大数据运用于社会科学研究，难以保证数据的真实性、自然性和准确性。因此，具体研究需要对数据质量进行预判和检验，并采用与传统研究方法相结合等策略来应对。

  • 2021-06-21
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